論文の概要: Group Sparse Coding for Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11501v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 06:25:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 14:46:01.214390
• Title: Group Sparse Coding for Image Denoising
• Title（参考訳）: 画像復調のためのグループスパース符号化
• Authors: Luoyu Chen and Fei Wu
• Abstract要約: グループスパース表現はGSRにおける画像デブロリングと画像インペインティングにおいて有望な結果を示した[3] 本稿では,GSR[3]モデルに適応するプログレッシブ画像復調アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.684545950979187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Group sparse representation has shown promising results in image debulrring and image inpainting in GSR [3] , the main reason that lead to the success is by exploiting Sparsity and Nonlocal self-similarity (NSS) between patches on natural images, and solve a regularized optimization problem. However, directly adapting GSR[3] in image denoising yield very unstable and non-satisfactory results, to overcome these issues, this paper proposes a progressive image denoising algorithm that successfully adapt GSR [3] model and experiments shows the superior performance than some of the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: グループスパース表現はGSR[3]における画像デブロリングと画像インペインティングの有望な結果を示しており、その主な原因は、自然画像のパッチ間のスパーシリティと非局所自己相似性(NSS)を利用して、正規化された最適化問題を解くことである。 しかし,GSR[3]を画像デノゲーションに直接適応させると,不安定で不満足な結果が得られるため,GSR[3]モデルをうまく適応させるプログレッシブ画像デノゲーションアルゴリズムを提案する。

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